Too Long; Didn't Read
- O ciclo de inovação em IA atinge um ponto de platô, perdendo a velocidade de progresso.
- O crescimento das LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) é limitado pela qualidade do treinamento.
- O verdadeiro potencial do próximo avanço em IA reside nos dados de negócios.
- Empresas precisam possuir e controlar seus próprios modelos de IA para proteger suas informações proprietárias.
- Existem quatro áreas de oportunidade para startups abordarem o atual platô de IA.
Nos últimos tempos, o setor de inteligência artificial parece ter desacelerado após uma onda de inovações que gerou um avanço significativo nas tecnologias de modelos de linguagem. Como os autores observam, essa estagnação é fruto do esgotamento de dados de treinamento de qualidade. As ferramentas de IA, antes capazes de oferecer resultados impressionantes, agora enfrentam limitações notórias, refletindo uma curva de S por onde a inovação transita, onde a fase de rápido crescimento é seguida pela estabilização.
O artigo sugere que o verdadeiro avanço que poderá levar a próxima fase da evolução em IA está ligado ao uso de dados gerados no ambiente de trabalho. Com a quantidade exorbitante de dados produzidos por interações corporativas, como reuniões e comunicações, os modelos de IA têm a oportunidade de melhorar drasticamente, dada a qualidade superior desses dados em comparação com os disponíveis na internet.
Entretanto, os autores alertam que as empresas devem estar atentas ao envolvimento com provedores de IA, como OpenAI e Anthropic, que precisam de acesso à informações sensíveis para suas operações. A história de promessas não cumpridas por grandes empresas em relação à privacidade e uso de dados é um aviso. As empresas devem, portanto, reivindicar a propriedade e o controle sobre seus dados e modelos de IA, evitando que os gigantes tecnológicos os explorem de maneira inadequada.
Finalmente, o texto identificou quatro áreas promissoras para novas startups que buscam mitigar essa estagnação no campo da IA. Essas oportunidades incluem o engajamento com especialistas para a coleta de dados, a exploração de informações latentes dentro de aplicativos de negócios, a captura de dados no contexto do trabalho e a construção de modelos personalizados pelas empresas, garantindo segurança e controle sobre seus ativos intelectuais. Essa abordagem vanguardista é essencial para que as empresas naveguem na complexa paisagem da inteligência artificial e alcancem novos patamares de inovação.
